最新市场分析报告揭示，自2024年5月OpenAI推出GPT-4o以来，其并未成功实施任何面向下一代前沿模型的规模化预训练部署。尽管顶尖研发团队多次尝试通过扩大模型参数与数据规模来提升性能，但均因收敛难题或性能反常现象而被迫中断。这一系列挫折导致外界高度期待的GPT-5系列实质上仍是GPT-4o的改进版本，未能实现架构层面的根本性创新。
相比之下，谷歌的TPUv7架构已在Gemini3等大型模型上完成全面预训练验证。据SemiAnalysis测算，同等算力集群的总体拥有成本（TCO）较英伟达方案降低约30%。值得注意的是，OpenAI虽被曝仍在评估TPU方案，但这一传闻已促使英伟达主动调整现有GPU集群报价，为OpenAI节省约三成成本，这一市场反应充分印证了TPU的显著性价比优势。
行业专家指出，预训练模型扩展（Scaling）正面临三大核心瓶颈：优质互联网数据资源日益枯竭，合成数据生成成本高达每TB1亿美元，十万级GPU集群稳定性问题频发，同时更大规模MoE（Mixture of Experts）架构的超参数优化也陷入困境。OpenAI的进展停滞被视为行业进入”后Scaling时代”的重要标志，各家企业开始将研发重心转向推理模型优化、自博弈强化学习（RL）以及多模态后训练等增量突破方向。
